Hola,
Soy parte de un estudio que analiza la capacidad de 4 clínicos para realizar una medición variable continua con 5 técnicas diferentes. Tenemos un estándar de oro que es una medida directa del parámetro de interés.
He generado un delta (la medición real menos la medición de los clínicos) para cada punto de datos.
Estoy tratando de averiguar cómo observar primero la variabilidad intraobservador de cada clínico utilizando cada una de las 5 técnicas. Estaba pensando si solo usaba la distribución y luego obtenía un valor de p para la delta media (en comparación con la media de 0 si la medición era perfecta) para evaluar la "habilidad" de cada médico en cada técnica.
¿Eso es apropiado?
Entonces quiero tener una idea de la variabilidad / acuerdo intraobservador (¿son lo mismo?) Para cada médico que usa cada técnica.
¿Qué prueba ejecutaría para obtener ese acuerdo (ICC, CCC?) Y podría hacerlo en JMP?
entonces pensé que podríamos evaluar cada técnica en los 4 grupos para obtener la fiabilidad interobservador de cada técnica.
¿Es eso posible con JMP? ¿Eso es también ICC o CCC?
Finalmente, estaba pensando en reunir a todos los clínicos para cada técnica y luego medir el acuerdo entre las 5 técnicas diferentes.
También me gustaría comparar cada una de estas técnicas con nuestro estándar de oro (la medición directa) para tener una idea de la "mejor" técnica.
¿Es eso factible en JMP?
Lo siento esto es mucho, cualquier ayuda es apreciada.
Mi conocimiento de las estadísticas es bastante delgado
Para comenzar, consulte 'Ayuda> Libros> Métodos de calidad y proceso', luego revise el Capítulo 9 ('Tablas de indicadores de variabilidad') y / o el Capítulo 10 ('Tablas de indicadores de atributos').
